🚀 通用 Claude Code 开发提示词模版（全面增强版）

基于 Claude Code 常用 MCP 与 Skill 完全指南 中的 59 个插件和五阶段全栈开发工作流设计。

核心设计原则：一套模版覆盖所有项目类型，内置 Agent 持久化记忆与实时同步机制，确保长任务上下文零丢失。

📋 快速导航

• 🔥 Agent 记忆与同步机制 — 必读！ 防止上下文丢失的核心设计
• 预设场景速查表 — 直接找到你的场景
• 通用提示词模版 — 完整版主模版
• 场景预设配置 — 8 种典型场景的详细配置
• 推荐工具链说明 — 工具选型指南
• 使用方法

🔥 Agent 记忆与同步机制

⚠️ 这是整个模版最重要的部分。 在 Claude Code 中运行长任务时，以下问题会导致灾难性后果：

1. Agent 隔离失忆 — 每个子 Agent 启动时拥有全新上下文，不知道主会话发生了什么
2. 上下文窗口压缩 — 长会话触发自动压缩，中间状态被截断丢失
3. 跨会话断裂 — 关闭 Claude Code 或 /clear 后，之前的工作成果全部丢失

🧠 三层记忆架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    三层持久化记忆架构                              │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                 │
│  Layer 1: 知识图谱记忆 (Memory MCP)                              │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  实体: 项目、模块、决策、Bug、API约定、设计决策            │   │
│  │  关系: 依赖、触发、冲突、替代、版本                        │   │
│  │  特点: 结构化、可查询、跨会话持久化、Agent 可共享          │   │
│  │  工具: mcp__memory__create_entities / search_nodes / ...  │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────┘   │
│                          ↕ 实时双向同步                           │
│  Layer 2: 文件系统状态 (Planning with Files)                     │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  task_plan.md  : 任务清单 + 状态 + 负责人 + 截止时间      │   │
│  │  findings.md   : 研究发现 + 技术决策 + 踩坑记录           │   │
│  │  progress.md   : 操作日志 + 时间戳 + 错误 + 解决方案      │   │
│  │  特点: 人类可读、Git 可追踪、Agent 可注入                  │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────┘   │
│                          ↕ 实时双向同步                           │
│  Layer 3: 项目知识库 (CLAUDE.md / AGENTS.md)                     │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  项目架构约定、命名规范、技术栈版本、已知坑点、部署配置   │   │
│  │  特点: 随项目代码版本控制、所有 Agent 自动加载            │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────┘   │
│                                                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

📜 Agent 上下文注入协议

核心规则：每当你 spawn 一个子 Agent，必须执行以下协议，不得跳过。

Agent 上下文注入协议（强制性）：

1. 注入前 — 读取当前状态快照：
   - 读取 project-memory.md（项目记忆文件）
   - 读取 task_plan.md 中与本 Agent 任务相关的任务条目
   - 从 Memory MCP 搜索与本任务相关的实体和决策
   - 提取上次会话摘要（如存在）

2. 注入时 — 在 Agent prompt 中显式包含：

项目背景（从 Memory 注入）

• 项目名称: {name}
• 当前阶段: {phase}
• 已完成: {completed_tasks}
• 关键决策: {key_decisions}

你的任务上下文

• 前置依赖: {blockedBy}
• 相关文件: {related_files}
• 已知坑点: {known_pitfalls}

完成后要求

• 将发现写入 findings.md
• 将进度写入 progress.md
• 将关键实体写入 Memory MCP
• 返回结构化结果

3. 注入后 — 同步更新：
- Agent 完成后，立即将其发现同步到三层记忆
- 更新 task_plan.md 中的任务状态
- 如有新决策，写入 Memory MCP
- 如有错误和解决方案，写入 progress.md

🔄 实时同步约束

以下约束写入项目的 CLAUDE.md 或 settings.json Hook，确保自动化执行。

## 实时同步规则（自动执行）

### 每完成一个原子操作后：
- [ ] 更新 task_plan.md 中对应任务的状态 `[ ] → [x]`
- [ ] 在 progress.md 追加一条操作日志（时间戳 + 操作 + 结果）
- [ ] 如果发现新的技术事实，追加到 findings.md

### 每 spawn 一个子 Agent 前：
- [ ] 读取 project-memory.md 获取当前项目状态
- [ ] 从 Memory MCP 搜索相关上下文
- [ ] 将上下文显式注入 Agent prompt（见注入协议）

### 每完成一个阶段的开发后：
- [ ] 将阶段成果摘要写入 project-memory.md
- [ ] 将关键设计决策写入 Memory MCP（create_entities + create_relations）
- [ ] Git commit 状态文件（task_plan.md / findings.md / progress.md）

### 遇到错误或阻塞时：
- [ ] 立即记录到 progress.md（错误详情 + 已尝试方案）
- [ ] 如已解决，写入 findings.md 的 "踩坑记录" 区域
- [ ] 如未解决，在 task_plan.md 创建新的阻断任务

### 会话结束或 /clear 前：
- [ ] 将当前完整状态摘要写入 project-memory.md
- [ ] 确保 Memory MCP 中所有关键实体已更新
- [ ] 确保所有状态文件已保存并 git commit

📁 项目目录结构规范

项目根目录/
├── CLAUDE.md                    # 项目级 Claude 配置（架构约定、命名规范、技术栈）
├── .claude/
│   ├── settings.json            # 项目级权限和工具配置
│   ├── settings.local.json      # 本地覆盖（不入 git）
│   └── memory/                  # Claude 文件记忆（自动管理）
├── .planning/                   # 规划状态文件（推荐集中管理）
│   ├── task_plan.md             # 任务清单
│   ├── findings.md              # 研究发现与决策
│   └── progress.md              # 操作日志
├── docs/                        # 项目文档
│   ├── architecture.md          # 架构设计
│   ├── api-guide.md             # API 文档
│   └── sessions/                # 会话摘要归档
│       └── session-YYYY-MM-DD.md
└── src/                         # 源代码

🧩 Memory MCP 实体设计规范

使用 Memory MCP 的 create_entities / create_relations 工具，按以下实体类型组织项目知识：

关系类型：depends_on、triggers、conflicts_with、replaces、implements、discovered_in

⚠️ 防丢失检查清单

每个阶段开始和结束时必须执行的检查清单：

## 阶段开始检查清单
- [ ] project-memory.md 是否包含最新项目状态？
- [ ] task_plan.md 是否存在且任务状态正确？
- [ ] Memory MCP 中是否能查到上次会话的关键决策？
- [ ] 即将 spawn 的 Agent 的 prompt 是否包含了足够的上下文？

## 阶段结束检查清单
- [ ] task_plan.md 所有任务状态已更新？
- [ ] progress.md 已追加本阶段的操作日志？
- [ ] findings.md 已追加新发现和决策？
- [ ] Memory MCP 已同步关键实体和关系？
- [ ] 状态文件已 git commit？
- [ ] project-memory.md 已更新为本阶段最新状态？

🎯 预设场景速查表

📐 通用提示词模版

使用方法：复制下面的主模版，然后在 场景预设配置 中选择你的场景填入对应字段。

/plan 帮我管理一个完整的开发项目，按照以下 **五阶段工作流** 顺序执行。

---

## 🎯 项目基本信息

- **项目名称**：{项目名称}
- **项目类型**：{项目类型，如：企业官网 / SaaS 系统 / 小程序 / API 服务 / Chrome 插件}
- **目标用户**：{目标用户画像}
- **核心目标**：{项目要解决的核心问题或达成的商业目标}
- **技术栈偏好**：{前端技术栈} + {后端技术栈} + {数据库/存储}
- **部署环境**：{部署平台，如：Vercel / 阿里云 / 自建服务器}
- **设计风格**：{UI/UX 风格，如：极简商务风 / 科技感深色模式 / 活泼卡通风 / Material Design}
- **时间预期**：{期望的完成周期}

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## 🧠 记忆与同步约束（强制执行）

> ⚠️ 以下规则贯穿整个项目生命周期，每步操作都必须遵守，不得跳过。

### 三层记忆维护
1. **文件层**：每次操作后更新 `.planning/task_plan.md`、`.planning/findings.md`、`.planning/progress.md`
2. **知识图谱层**：每个阶段完成后，将关键决策、模块、API 约定、已知坑点写入 Memory MCP
3. **项目知识层**：每个阶段完成后更新 `CLAUDE.md` 反映最新的架构约定和命名规范

### Agent 上下文注入协议（每次 spawn Agent 强制执行）
- spawn 任何 Agent 前，先读取 `.planning/` 下三个文件获取当前状态
- 从 Memory MCP 搜索与该 Agent 任务相关的实体
- 将状态摘要 + 相关上下文显式写入 Agent prompt
- Agent 返回后，立即同步其发现到三层记忆

### 实时同步规则
- 每完成一个任务条目 → 立即更新 task_plan.md 状态
- 每遇到一个错误/决策 → 立即追加到 progress.md / findings.md
- 阶段结束/会话结束前 → 将完整状态摘要写入 project-memory.md

### 防丢失检查
- 每个阶段开始前执行 [阶段开始检查清单]
- 每个阶段结束后执行 [阶段结束检查清单]

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## 🏗️ 阶段一：需求确认与头脑风暴

> 🔧 核心工具：**Sequential Thinking**（结构化推理）+ **Planning with Files**（持久化任务规划）

### 任务
1. **初始化记忆体系**：
   - 创建 `.planning/` 目录，初始化 task_plan.md、findings.md、progress.md
   - 在 Memory MCP 中创建项目实体（类型: Project）
2. **启动结构化头脑风暴**：使用 Sequential Thinking 进行多分支推理，全面分析项目需求
   - 核心功能业务流程梳理
   - 用户角色与权限体系设计
   - 关键交互场景与边界条件分析
   - 技术可行性与风险评估
   - 竞品分析与差异化定位
3. **生成初步需求清单**：整理所有功能点和设计细节，按 P0（必须）/ P1（重要）/ P2（锦上添花）分级
4. **同步记忆**：
   - 将每个确认的功能模块写入 Memory MCP（类型: Module，关系: depends_on）
   - 将技术决策写入 Memory MCP（类型: Decision）
5. **等待确认**：每完成一轮分析，将结果呈现给我确认后再推进

### 输出物
- ✅ 需求功能清单（含优先级 P0/P1/P2）
- ✅ 用户角色与权限矩阵
- ✅ 核心业务流程图
- ✅ 技术选型建议（如我尚未确定）
- ✅ Memory MCP 已初始化项目知识图谱

---

## 🎨 阶段二：原型设计与技术方案

> 🔧 核心工具：**Frontend Design**（前端设计生成）+ **Figma**（设计稿对接）

### 任务
1. **设计风格探索**：
   - 如果我有 Figma 设计稿：通过 Figma MCP 读取设计稿，提取设计 Token（颜色、字体、间距）
   - 如果没有设计稿：使用 Frontend Design Skill 根据 {UI/UX 风格} 和 {目标用户} 生成设计方案
2. **原型生成**：
   - 生成关键页面/屏幕的原型代码
   - 确保设计差异化，避免 "AI 风格" 的千篇一律
3. **技术方案设计**：
   - 前端架构方案：组件树、路由设计、状态管理策略
   - 后端架构方案：API 设计、数据模型 ER 图、中间件链路
   - 数据库设计方案：表结构、索引策略
4. **同步记忆**：
   - 将设计 Token 写入 Memory MCP（类型: Decision）
   - 将 API 端点约定写入 Memory MCP（类型: API）
   - 将组件设计写入 findings.md
5. **输出技术方案文档**，等待我确认

### 输出物
- ✅ 设计风格指南（颜色系统、排版系统、间距系统）
- ✅ 关键页面原型（可运行的 HTML/组件代码）
- ✅ 前端架构方案
- ✅ 后端架构方案
- ✅ 数据库 ER 图与表结构设计

---

## 💻 阶段三：代码开发与迭代

> 🔧 核心工具链（按需组合）：
> - **Feature Dev**（7 阶段标准化开发流程）
> - **Context7**（实时文档查询，避免 API 幻觉）
> - **Superpowers**（工程方法论：头脑风暴 → 写计划 → TDD → 执行）
> - **Serena**（语义级代码分析，节省 Token）
> - **GitHub MCP**（仓库操作一体化）
> - **PR Review Toolkit / Code Review**（多维度代码审查）
> - **Semgrep**（安全漏洞扫描）+ **Security Guidance Hook**（实时安全提示）
> - **Ralph Loop**（迭代循环直到完成标准）
> - **Playwright**（浏览器自动化测试）
> - **LSP**（按语言选择，提供 IDE 级类型检查）

### 3.1 开发启动
- **初始化项目结构**：按技术方案创建目录结构、配置文件
- **配置 LSP**：根据 {编程语言} 启用对应的 LSP（如 `/lsp add typescript`）
- **搭建 CI/CD 流水线**（如适用）
- **更新 CLAUDE.md**：写入项目架构约定、命名规范、技术栈版本

### 3.2 迭代开发（每个功能模块循环以下流程）
```
[同步记忆] 读取当前状态 → 头脑风暴功能细节 → TDD 编写测试 → 编写实现代码 
→ 安全扫描 → 代码审查 → 修复问题 → 浏览器验证 → 提交代码 → [同步记忆]
```
1. **Agent 上下文注入**：如果是 spawn Agent 来开发，先执行完整的上下文注入协议
2. **功能细分与头脑风暴**（Superpowers: Brainstorm）
3. **测试先行**（Superpowers: TDD）：先写测试用例，再写实现代码
4. **代码实现**：参考 Context7 的最新 API 文档，避免使用过时 API
5. **安全检测**：
   - 编辑时：Security Guidance Hook 实时提示
   - 编辑后：Semgrep 自动扫描（SAST + SCA + 密钥检测）
6. **代码审查**：
   - 日常开发：`/code-review` 轻量级多维度评分（安全性/性能/可维护性/正确性/可读性）
   - 正式 PR 前：`/pr-review-toolkit:review-pr all parallel` 六维度并行审查
7. **浏览器验证**：使用 Playwright 自动化测试 UI 渲染、交互行为
8. **迭代修复**：如存在未解决问题，使用 Ralph Loop 迭代至达标
9. **语义提交**：Commit Commands 自动生成 Conventional Commits 格式的提交信息
10. **同步记忆**（每完成一个模块立即执行）：
    - 更新 task_plan.md 中对应任务为 `[x]`
    - 追加 progress.md 操作日志
    - 将新 Component/API 写入 Memory MCP
    - 如有 Bug 或坑点，写入 Memory MCP（类型: Bug / Pitfall）

### 3.3 大型项目代码导航
- 使用 **Serena** 进行语义级搜索（按符号、类、函数搜索，而非关键词）
- 使用 **Greptile**（如配置）进行自然语言搜索（支持中文描述搜索代码）

### 输出物
- ✅ 项目源码（逐模块完成）
- ✅ 测试用例与覆盖率报告
- ✅ 安全扫描报告
- ✅ 代码审查报告
- ✅ Memory MCP 知识图谱持续更新

---

## 🚀 阶段四：部署上线

> 🔧 核心工具：**Vercel Skill**（Vercel 部署）/ **Supabase MCP**（数据库部署）/ **Docker + CI/CD**

### 任务
1. **阶段开始记忆检查**：执行 [阶段开始检查清单]
2. **部署前检查**：
   - 所有测试通过
   - 安全扫描清零
   - 环境变量配置就绪
3. **执行部署**：根据部署平台选择对应工具
4. **部署后验证**：
   - Playwright 自动化验收关键页面
   - 检查 API 连通性与数据库连接
   - 验证 SSL 证书和域名配置
5. **线上监控接入**：
   - **Sentry**：接入错误监控，实时查看线上错误堆栈
   - **PostHog**（可选）：接入用户行为分析和 Feature Flags
   - **PagerDuty**（可选）：部署风险评分
6. **同步记忆**：
   - 将部署配置写入 Memory MCP（类型: Decision）
   - 将环境变量清单写入 findings.md
   - 执行 [阶段结束检查清单]

### 输出物
- ✅ 部署成功的线上环境
- ✅ 自动化验收测试报告
- ✅ 监控告警配置就绪

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## 🐛 阶段五：AI 辅助排查问题与文档输出

> 🔧 核心工具：**Playwright**（浏览器调试）+ **Sentry**（错误监控）+ **Firecrawl**（网页抓取分析）

### 5.1 AI 浏览器排查问题
1. **阶段开始记忆检查**：加载当前项目状态
2. **复现 Bug**：Playwright 导航到问题页面，自动化复现场景
3. **抓取信息**：捕获网络请求、控制台错误、页面截图对比
4. **定位根因**：Sequential Thinking 深度分析 Bug 根因
5. **修复验证**：修复后 Playwright 重新验证
6. **记忆同步**：将 Bug 及修复方案写入 Memory MCP（类型: Bug + Decision）

### 5.2 文档输出
1. **项目文档**：Feature Dev 自动生成架构文档、接口文档
2. **部署文档**：环境配置、部署流程
3. **运维手册**：监控指标、告警规则、应急预案
4. **会话归档**：将会话摘要写入 docs/sessions/session-YYYY-MM-DD.md

### 5.3 项目收尾记忆归档
- 将完整的 project-memory.md 提交到仓库
- 确保 Memory MCP 中所有实体和关系完整
- 将所有 `.planning/` 文件做最终更新和 git commit

### 输出物
- ✅ Bug 修复报告
- ✅ 项目技术文档
- ✅ API 接口文档
- ✅ 部署与运维手册
- ✅ 完整的 Memory MCP 知识图谱

---

## 📊 全局工具（贯穿所有阶段）

| 工具 | 用途 | 类型 |
|------|------|------|
| **Memory MCP** | 结构化知识图谱持久化，Agent 间共享记忆 | MCP |
| **Planning with Files** | 文件系统任务状态，人类可读可 diff | Skill |
| **Sequential Thinking** | 复杂问题结构化推理 | MCP |
| **Hookify** | 自动分析交互模式并生成自动化 Hook | Skill+Hook |
| **Commit Commands** | 自动生成规范提交信息 | Skill |
| **Notion / Linear**（可选） | 团队协作与项目管理 | MCP |

---

## ⚙️ 我当前启用的核心工具

安装命令参考（按需执行）：

```bash
# ★ 必装核心 7 件套（含记忆系统）
claude mcp add sequential-thinking -s user -- npx -y @modelcontextprotocol/server-sequential-thinking  # 结构化推理
claude mcp add playwright -- npx -y @anthropic-ai/playwright-mcp                                        # 浏览器自动化
claude mcp add --scope user --header "CONTEXT7_API_KEY: YOUR_KEY" --transport http context7 https://mcp.context7.com/mcp  # 实时文档
/plugin install frontend-design@claude-plugins-official         # 前端设计
/plugin install feature-dev@claude-plugins-official             # 标准化开发流程
/plugin install planning-with-files-zh@planning-with-files      # 中文版任务规划（文件层记忆）

# ☆ 强烈推荐
/plugin install superpowers@superpowers-marketplace              # 工程方法论套装
/plugin install pr-review-toolkit@claude-plugins-official        # 六维度代码审查
/plugin install code-review@claude-plugins-official              # 轻量级代码审查
/plugin install commit-commands@claude-plugins-official          # 智能 Git 提交
/plugin install security-guidance@claude-plugins-official        # 实时安全提示
/plugin install ralph-loop@claude-plugins-official               # 迭代循环
/plugin install hookify@claude-plugins-official                  # 自动生成 Hook
claude mcp add --transport http figma https://mcp.figma.com/mcp # Figma 对接
claude mcp add --transport http sentry https://mcp.sentry.dev/mcp # 线上错误监控

# △ 按语言选择 LSP
/lsp add typescript    # TypeScript/JavaScript
/lsp add pyright       # Python
/lsp add gopls         # Go
/lsp add rust-analyzer # Rust
```

🎨 场景预设配置

使用方式：复制主模版后，将 {字段} 替换为下方对应场景的值。

变体 A：🏢 企业官网 / 品牌站

项目名称: "[公司/品牌名] 官方网站"
项目类型: "企业官网 / 品牌展示站"
目标用户: "潜在客户、合作伙伴、媒体记者"
核心目标: "展示品牌形象、产品/服务介绍、获客转化、SEO 获客"
技术栈偏好: "Next.js / Astro / Nuxt + TailwindCSS + 静态生成(SSG)"
后端技术栈: "无后端 或 Headless CMS(Strapi/Contentful)"
数据库/存储: "无 或 CMS 自带存储"
部署环境: "Vercel / Netlify / Cloudflare Pages"
UI/UX 风格: "现代极简商务风，品牌色为主色调"
时间预期: "2-4 周"

额外指令: |
  - 记忆策略：无后端，Memory MCP 重点记录页面结构树、设计 Token、SEO 策略
  - 阶段一重点：梳理页面结构树（首页、关于、产品/服务、新闻、联系），SEO 关键词策略
  - 阶段二重点：Frontend Design 生成品牌定制化设计，避免模板化
  - 阶段三简化：无后端开发，重点在 SSG/SSR 策略和 Lighthouse 性能优化
  - 可选跳过：Semgrep（无后端逻辑）、Sentry（静态站）
  - 阶段四：Vercel 一键部署 + 自定义域名配置
  - 阶段五重点：SEO 元标签验证、多浏览器兼容性测试

推荐工具链: "Sequential Thinking + Memory MCP + Planning with Files + Frontend Design + Context7 + Playwright + Vercel + Commit Commands"
可选工具: "Figma（如有设计稿） + Serena（大型官网）"

变体 B：🧩 小插件 / 小组件

项目名称: "[插件名称]"
项目类型: "Chrome 扩展 / VSCode 插件 / npm 包 / WordPress 插件 / Figma 插件"
目标用户: "开发者 / 特定工具用户"
核心目标: "解决单一痛点，轻量易用，文档清晰"
技术栈偏好: "TypeScript + 对应平台 SDK"
后端技术栈: "无后端 或 极简 API（Cloudflare Workers / Vercel Functions）"
数据库/存储: "localStorage / Chrome Storage / 无需数据库"
部署环境: "Chrome Web Store / npm Registry / VS Code Marketplace"
UI/UX 风格: "简洁功能型，遵循平台设计规范"
时间预期: "1-2 周"

额外指令: |
  - 记忆策略：插件逻辑简单但细节多，Memory MCP 重点记录平台 API 限制、权限模型、审核要求
  - 阶段一精简：聚焦核心功能（不超过 3 个核心特性），快速确认
  - 阶段二精简：如为命令行/npm 包则无 UI 设计阶段
  - 阶段三重点：TDD 测试驱动 + 单一职责原则
  - 可选跳过：Figma（无复杂 UI）、Sentry（如非线上服务）、Vercel
  - 必须保留：Context7（查 SDK API 文档）、Playwright（UI 插件自动化测试）、Semgrep（如有涉及用户输入的代码）
  - Agent 注意：平台 SDK 的版本 API 变化频繁，务必通过 Context7 验证

推荐工具链: "Sequential Thinking + Memory MCP + Planning with Files + Context7 + Superpowers(TDD) + Code Review + Commit Commands"
测试工具: "Playwright（如有 UI）或 Vitest/Jest（纯逻辑）"

变体 C：🛒 电商 / SaaS 系统

项目名称: "[电商/SaaS 名称]"
项目类型: "电商平台 / SaaS 订阅服务 / 在线预约系统"
目标用户: "终端消费者 或 B端企业用户"
核心目标: "在线交易/订阅管理，用户留存与转化率"
技术栈偏好: "Next.js / Nuxt + TypeScript"
后端技术栈: "Node.js(Express/Nest.js) / Python(Django/FastAPI) / Go / Java Spring"
数据库/存储: "PostgreSQL / MySQL + Redis + 对象存储(S3/OSS)"
部署环境: "Vercel + AWS / 阿里云 / 腾讯云 / Railway"
UI/UX 风格: "现代电商风格，高转化率导向，无障碍访问"
时间预期: "2-4 月"

额外指令: |
  - 记忆策略：系统复杂，Memory MCP 必须持续维护状态机（订单、支付）、权限矩阵、数据模型关系图
  - 子 Agent 必须注入：当前订单状态机定义、支付流程步骤、用户角色权限表
  - 阶段一重点：用户角色矩阵（买家/卖家/管理员）、订单状态机、支付流程、库存模型
  - 阶段二重点：完整的数据库 ER 图、API 接口设计、支付流程时序图
  - 阶段三必须全工具链启动：
    - Context7 确保 Stripe/支付 SDK 的 API 正确性
    - Semgrep + Security Guidance 双重安全保障（处理支付和用户数据）
    - PR Review Toolkit 六维度全面审查
    - Playwright 端到端测试核心交易流程
  - 后端技术栈选择：
    - 如用 Supabase → 安装 Supabase MCP
    - 如用 Firebase → 安装 Firebase MCP
    - 如用 Stripe → 安装 Stripe MCP
    - 如用 Postman → 安装 Postman MCP 管理 API
  - 记忆重点：每次交易流程变更都必须更新 Memory MCP 中的状态机
  - 阶段四：灰度发布 + Feature Flags（PostHog）
  - 阶段五重点：线上错误监控（Sentry）、用户行为分析（PostHog）

推荐工具链: "全工具链"
必备安全: "Semgrep + Security Guidance + Sonatype Guide（依赖漏洞）"
可选高级: "PagerDuty（部署风险评估）+ PostHog（用户行为分析）+ Stripe MCP（支付）"

变体 D：📱 移动端 App

项目名称: "[App 名称]"
项目类型: "微信小程序 / React Native App / Flutter App / Uni-App"
目标用户: "移动端用户（C端/B端）"
核心目标: "提供移动端核心功能体验"
技术栈偏好: "Uni-App(Vue3) / React Native / Flutter / 微信小程序原生"
后端技术栈: "Node.js / Go / Python + RESTful API"
数据库/存储: "PostgreSQL / Supabase / 微信云开发"
部署环境: "微信小程序平台 / App Store / Google Play + 后端独立部署"
UI/UX 风格: "移动端原生风格，符合平台设计规范（Human Interface / Material Design）"
时间预期: "1-3 月"

额外指令: |
  - 记忆策略：Memory MCP 重点记录平台审核规范、权限申请理由、各平台差异坑点
  - 阶段一重点：移动端交互特性（手势、推送通知、离线访问、相机/定位权限）
  - 阶段二重点：
    - 使用 Figma 对接设计稿（如有）
    - 使用 Frontend Design 生成移动端适配的 UI
  - 阶段三重点：
    - Playwright 无法直接测试原生 App → 使用对应框架测试工具
    - 如为 Uni-App/小程序可运行到浏览器用 Playwright 测试 H5 版本
    - 后端 API 建议用 Postman MCP 管理
  - 阶段四：按各平台审核流程发布
  - 阶段五重点：线上错误监控、崩溃分析

推荐工具链: "Sequential Thinking + Memory MCP + Planning with Files + Frontend Design + Context7 + Superpowers + Code Review + Commit Commands"
后端配套: "Postman MCP + Supabase/Firebase MCP（按选型）+ Sentry"

变体 E：⚙️ 后台管理系统

项目名称: "[系统名称] 管理后台"
项目类型: "ERP / CMS / 数据看板 / Admin Dashboard / 运营后台"
目标用户: "内部员工、运营人员、管理员"
核心目标: "数据管理效率、操作流程标准化、权限精细化管控"
技术栈偏好: "Vue 3 + Element-Plus / React + Ant Design / Angular + NG-ZORRO"
后端技术栈: "Node.js / Java Spring / Go / Python"
数据库/存储: "PostgreSQL / MySQL + Redis"
部署环境: "内网服务器 / 阿里云 / AWS / Docker + Nginx"
UI/UX 风格: "专业数据型，信息密度高但层次清晰"
时间预期: "1-3 月"

额外指令: |
  - 记忆策略：Memory MCP 重点记录 RBAC 权限树、数据表字段映射、CRUD 接口规范
  - 阶段一重点：RBAC 权限模型、数据表格/表单/搜索/导出的交互规范
  - 阶段二重点：
    - 表格/表单/详情/弹窗等组件的统一设计规范
    - 使用 Frontend Design 时指定 "数据密集型后台管理设计风格"
  - 阶段三重点：
    - Context7 保证 UI 组件库（Element-Plus/Ant Design）最新 API
    - Playwright 重点测试：表单校验、权限流转、数据 CRUD、批量操作
    - 大量表格和搜索逻辑 → Serena 语义搜索减少 Token 消耗
  - Agent 注意：表格列配置和搜索逻辑容易遗漏，每次 Agent 返回必须验证
  - 阶段四：Docker 容器化部署 + Nginx 反向代理
  - 阶段五重点：操作手册、权限配置文档

推荐工具链: "Sequential Thinking + Memory MCP + Planning with Files + Frontend Design + Context7 + Serena + Playwright + Code Review + Commit Commands + Semgrep"

变体 F：🔌 API 服务 / 微服务

项目名称: "[服务名称] API"
项目类型: "RESTful API 服务 / GraphQL 网关 / 微服务集群"
目标用户: "前端开发者、第三方集成商、内部微服务"
核心目标: "API 稳定性、高性能、完善的接口文档、安全认证"
技术栈偏好: "无前端 / 或 Swagger UI 文档页"
后端技术栈: "Go / Rust / Node.js(Nest.js) / Python(FastAPI) / Java Spring Boot / Kotlin"
数据库/存储: "PostgreSQL / MongoDB / Redis / Elasticsearch / 消息队列(RabbitMQ/Kafka)"
部署环境: "Kubernetes / Docker Swarm / AWS ECS / 阿里云 ACK"
UI/UX 风格: "N/A（纯后端服务）"
时间预期: "1-3 月"

额外指令: |
  - 记忆策略：Memory MCP 重点记录 API 端点目录、认证方案、限流策略、服务间依赖拓扑
  - 阶段一重点：API 端点清单、数据流图、认证方案(JWT/OAuth2.0/API Key)、限流策略
  - 阶段二：跳过 UI 设计，专注 API 设计（OpenAPI/Swagger 规范定义）
  - 阶段三核心：
    - LSP 必须配置（Go/goppls, Rust/rust-analyzer, Python/pyright, Java/JDTLS）
    - Postman MCP 管理 API Collection 和自动化测试
    - Context7 确保框架 API 正确性
    - Semgrep 深度安全扫描（命令注入、SQL 注入、路径遍历）
    - Superpowers TDD 严格测试驱动
    - Ralph Loop 确保所有接口测试通过
  - Agent 注意：微服务间依赖关系必须注入到每个 Agent prompt 中
  - 阶段四：Docker 化 + K8s 部署配置 + CI/CD（GitHub Actions）
  - 阶段五重点：OpenAPI 文档、Postman Collection、性能压测报告

推荐工具链: "Sequential Thinking + Memory MCP + Planning with Files + Context7 + Superpowers(TDD) + Postman MCP + Semgrep + PR Review Toolkit + Ralph Loop + LSP(按语言)"
核心: "Postman MCP + LSP"

变体 G：🤖 AI 应用

项目名称: "[AI 应用名称]"
项目类型: "RAG 知识库问答 / AI Agent 平台 / 智能客服 / AI 内容生成工具"
目标用户: "企业内部用户 / 外部客户 / 开发者"
核心目标: "AI 模型集成、高质量输出、低延迟响应"
技术栈偏好: "Next.js / Python + Streamlit / Gradio"
后端技术栈: "Python(FastAPI/LangChain/LlamaIndex) / Node.js + AI SDK"
数据库/存储: "向量数据库(Pinecone/Weaviate/Milvus) + PostgreSQL + Redis"
部署环境: "Vercel + 云 GPU 服务 / AWS SageMaker / 阿里云 PAI"
UI/UX 风格: "简洁对话式界面，注重对话体验和加载状态"
时间预期: "1-4 月"

额外指令: |
  - 记忆策略：Memory MCP 重点记录 Prompt 模板版本、模型参数调优记录、RAG Pipeline 架构、向量化策略
  - 阶段一重点：AI 能力边界定义、Prompt 工程设计、RAG Pipeline 架构、模型选型对比
  - 阶段二重点：对话 UI 原型、RAG 数据流架构图、模型链路设计
  - 阶段三核心：
    - HuggingFace MCP 搜索和引用开源模型
    - Pinecone MCP 管理向量数据库（如使用 Pinecone）
    - Context7 确保 LangChain/LlamaIndex/AI SDK 最新 API
    - Sequential Thinking 深度推理复杂 Prompt 逻辑
  - Agent 注意：Prompt 迭代频繁，每次变更必须记录版本和效果对比
  - 阶段四：注意 GPU 资源配置和冷启动问题
  - 阶段五重点：AI 输出质量监控、用户反馈闭环、成本分析

推荐工具链: "Sequential Thinking + Memory MCP + Planning with Files + Frontend Design + Context7 + Superpowers + Code Review + Playwright"
AI 专属: "Pinecone MCP + HuggingFace MCP + Firecrawl（数据采集）"
监控: "Sentry + PostHog（用户行为分析）"

变体 H：🎮 创意交互项目

项目名称: "[项目名称]"
项目类型: "数据可视化大屏 / 3D 产品展示 / 游戏化互动页面 / 品牌创意 H5"
目标用户: "活动参与者、展会观众、品牌粉丝"
核心目标: "视觉冲击力、交互趣味性、社交传播力"
技术栈偏好: "React/Vue + Three.js / D3.js / Canvas / WebGL / GSAP"
后端技术栈: "轻量后端（WebSocket 实时数据推送）或无后端"
数据库/存储: "Redis（实时数据缓存）或无数据库"
部署环境: "Vercel / CDN + Nginx"
UI/UX 风格: "高度定制化视觉风格，动效丰富，沉浸式体验"
时间预期: "2-6 周"

额外指令: |
  - 记忆策略：Memory MCP 重点记录性能预算、动效参数、兼容性测试结果
  - 阶段一重点：视觉概念方向、交互玩法定义、性能预算（帧率/加载时间）
  - 阶段二核心：
    - Frontend Design 探索差异化视觉风格
    - 如无设计稿，在阶段二投入更多时间打磨设计
    - 注意 Canvas/WebGL 的性能预算
  - 阶段三重点：
    - Context7 配合 Three.js/D3.js 最新文档
    - Playwright 无法完全测试 Canvas/WebGL → 配合手动验证
    - 移动端兼容性测试
  - Agent 注意：视觉效果参数（动画时长、缓动函数、颜色值）容易在各 Agent 间不一致，必须写入 Memory MCP 统一管理

推荐工具链: "Sequential Thinking + Memory MCP + Planning with Files + Frontend Design + Context7 + Playwright + Vercel + Commit Commands"

🛠️ 推荐工具链说明

核心必装（★ + 记忆系统）

强烈推荐 13 件套（☆）

按技术栈选择（△）

按编程语言选择 LSP

📖 使用方法

快速上手（3 步）

1. 选择场景：在 预设场景速查表 中找到最匹配的变体
2. 复制填充：复制 通用提示词模版，将 {字段} 替换为场景预设中的值
3. 粘贴使用：在 Claude Code 中粘贴完整提示词

示例：做一个企业官网

1. 查看变体 A 的预设配置
2. 复制主模版
3. 替换关键字段：
   • {项目名称} → “某科技公司官网”
   • {项目类型} → “企业官网”
   • {前端技术栈} → “Next.js + TailwindCSS”
   • {UI/UX 风格} → “现代极简商务风”
4. 粘贴到 Claude Code 开始协作

示例：做一个 Chrome 插件

1. 查看变体 B 的预设配置
2. 复制主模版
3. 替换关键字段：
   • {项目名称} → “网页截图助手”
   • {项目类型} → “Chrome 扩展”
   • {前端技术栈} → “TypeScript + Chrome Extension Manifest V3”
   • {核心目标} → “一键截取网页并标注后分享”
4. 根据”额外指令”中的简化建议，跳过不需要的阶段

🆚 与原模版的对比

💡 一句话总结：复制主模版 → 选场景预设 → 替换字段 → 粘贴使用。7 个核心工具优先安装，记忆系统（Memory MCP + Planning with Files + CLAUDE.md）贯穿全程，确保 Agent 不丢失上下文。